简介： 本发明公开了一种基于深度强化算法的水电站厂内实时优化调度方法，用于求解水电站厂内实时优化调度。水电站厂内实时优化调度是调整日前发电计划的重要环节，是电力系统经济运行问题中的一个重要问题。本发明针对电网负荷预测与日前发电计划偏差量的最优调整展开研究，首先将水电站厂内实时调度问题转换为马尔科夫决策过程，然后应用Deep Q‑Learning深度强化学习算法对其求解，最后，得到水电站厂内实时滚动运行策略，运用于实际的水电站厂内实时调度策略的制定。本发明基于数据驱动的思路，能有效解决水电站厂内实时优化调度问题，且在应对突发情况时也有很好的鲁棒性。